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      <title>如何设计和实现一致性哈希算法 - 学习卡片</title>
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        <h1>如何设计和实现一致性哈希算法 - 学习卡片</h1>
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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-question">传统哈希算法（如取模运算）在分布式系统中进行节点扩展时会遇到什么核心问题？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">当节点数量 N 发生变化时（例如从 N 增加到 N+1），传统哈希算法（如 hash(key) % N）会导致几乎所有的数据项都需要重新计算其存储位置，从而引发大规模的数据迁移，造成巨大的系统开销。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 1. 背景与问题</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">一致性哈希算法是如何确定一个数据项应该存储在哪个节点上的？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">首先将数据项通过哈希函数映射到哈希环上的一个位置，然后从该位置沿顺时针方向查找，遇到的第一个节点就是存储该数据项的目标节点。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2.1 哈希环</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">为什么在一致性哈希算法中要引入“虚拟节点”？它带来了什么好处？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">引入虚拟节点是为了改善数据分布的均匀性。通过将一个物理节点映射为多个虚拟节点，可以使其在哈希环上分布得更广泛，从而平衡各物理节点之间的负载，避免数据倾斜问题。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2.2 虚拟节点</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">优势</div>
          <div class="card-question">相比传统哈希，一致性哈希在增加或删除节点时最大的优势是什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">优势</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">最大的优势是能够最小化数据迁移。当增加一个新节点时，它只会从其在哈希环上顺时针方向的后继节点获取一部分数据；同理，删除节点时也只影响相邻节点，而不会影响整个集群的数据分布。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 3. 一致性哈希的优势</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">在用代码实现一致性哈希时，文档推荐使用哪种数据结构来存储节点哈希值，并说明原因。</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">文档推荐使用一个有序的数据结构，例如Java中的 `TreeMap`。原因是 `TreeMap` 可以保持键（哈希值）的有序性，便于通过 `ceilingEntry()` 之类的方法快速查找到哈希环上顺时针方向的下一个节点。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 4. 一致性哈希算法的实现步骤</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">一致性哈希算法的基本原理是构建一个什么逻辑结构？节点和数据如何映射到这个结构上？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">基本原理是构建一个逻辑上的“哈希环”。所有的节点（或虚拟节点）和数据项都通过同一个哈希函数计算出哈希值，并映射到这个环上的相应位置。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2. 一致性哈希算法的基本原理</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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